AI Lab

Fine-tuning / Model Derivation

Derivamos y adaptamos modelos base a tu dominio para que respondan con precisión, consistencia y control, listos para operar en producción con métricas y gobernanza.

• •Proceso end-to-end: diseño del dataset → curación → entrenamiento → evaluación → empaquetado → despliegue.
• •Adaptación a dominio: terminología, estilo, políticas internas, procesos y casos reales del negocio.
• •Calidad y evaluación: benchmarks internos, pruebas de regresión, validación de comportamiento y criterios de aceptación.
• •Guardrails: políticas de salida, mitigación de alucinaciones, protección ante prompts maliciosos y control de seguridad.
• •Versionado y trazabilidad: qué datos/criterios generaron cada versión del modelo y cómo evoluciona en el tiempo.
• •Cloud o local: también creamos plataformas optimizadas para correr modelos en local (on-prem/edge/air-gapped), priorizando eficiencia (cuantización, caching, batching) y estabilidad operativa.

ResultadoModelos alineados a tu negocio y operables en producción: respuestas más confiables, menos riesgo, mejoras medibles por versión y despliegues controlados tanto en cloud como en entornos locales.

Agent Network

Diseñamos una red de agentes que ejecuta tareas reales de negocio: orquesta herramientas y datos, y toma acciones con permisos, auditoría y observabilidad desde el inicio.

• •Orquestación multi-agente: planificación, ejecución por roles, flujos multi-paso, colas y eventos.
• •RAG & conocimiento: recuperación, chunking, índices, freshness, evaluación de respuestas y control de fuentes.
• •Permisos y seguridad: scopes por rol, "least privilege", aprobaciones humanas cuando corresponde.
• •Auditoría y trazabilidad: registro de acciones, inputs/outputs y decisiones del agente.
• •Observabilidad completa: latencia por etapa, costos por interacción/tarea, tasa de éxito y puntos de fricción.
• •Despliegue flexible: cloud/híbrido o local, acercando el cómputo y los datos cuando privacidad o costo lo exigen.

ResultadoAgentes que sí ejecutan trabajo y generan valor: automatización real, trazabilidad de cada acción, control de costos y una operación medible (latencia, éxito, fallos) para escalar sin perder gobierno.

Voice AI

Creamos asistentes de voz listos para producción integrables con infraestructura de telefonía y centros de contacto, optimizados para baja latencia, concurrencia y monetización.

• •Arquitectura conceptual: entrada de audio/llamadas → gateway/streaming → agente → herramientas → monitoreo.
• •Diseño para baja latencia: streaming bidireccional, control de jitter, timeouts y calidad de audio.
• •Concurrencia y escalado: dimensionamiento por llamadas simultáneas, límites por cliente y control de capacidad.
• •Multi-tenant: cada cliente con su agente, políticas, conocimiento y ruteo independiente.
• •Monetización: medición por minuto, límites de consumo, prepago/pospago y reportes por cliente.
• •Ejecución local opcional: plataformas on-prem para entornos sensibles o para reducir costo por interacción.

ResultadoExperiencias de voz fluidas y escalables: llamadas concurrentes controladas, latencia estable, costos medibles por cliente/minuto y una base lista para crecer a múltiples clientes sin reinventar la arquitectura.

MCP Servers

Construimos integraciones enterprise seguras para que tus agentes se conecten con tu ecosistema (apps, bases de datos, ITSM, repos, calendarios, CRMs) con permisos, auditoría y control.

• •Conectores e integraciones: sistemas internos, APIs, SaaS, herramientas de ingeniería y operación.
• •Modelo de permisos: control por acción y por recurso, con separación por roles/equipos/clientes.
• •Auditoría y cumplimiento: trazabilidad de acciones y evidencias para entornos regulados.
• •Observabilidad de uso y costo: consumo por herramienta, por agente y por cliente/tenant.
• •Operación productiva: HA, rate limiting, aislamiento y hardening.
• •Cloud o local: integraciones ejecutables dentro de redes privadas o entornos restringidos.

ResultadoIntegraciones listas para producción: agentes que operan con permisos correctos, acciones auditables, menor riesgo operativo y visibilidad del consumo para escalar conectores sin perder control.

Principios clave

• •Seguridad y privacidad por defecto: cifrado, aislamiento por cliente, control de secretos y minimización de datos.
• •Trazabilidad y gobernanza: versionado de modelos/prompts/datasets, auditoría de acciones y flujos aprobables.
• •Control de costos: budgets, límites por cliente, medición por caso de uso y optimización de inferencia.
• •Operabilidad en producción (Día 2): observabilidad, runbooks, respuesta a incidentes y mejora continua.
• •Portabilidad cloud/local: diseñamos para correr en cloud, híbrido o 100% local, con plataformas optimizadas para inferencia en on-prem/edge.

ResultadoIA operable y gobernable: seguridad real, auditoría completa, costos bajo control y despliegues consistentes (cloud o local) que se sostienen en el tiempo.